Pense Simples, por Gustavo Caetano / inovação e empreendedorismo
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Eu queria ver a agenda de quem vai supervisionar esses agentes todos. A IA trabalha em paralelo. A pessoa que destrava o trabalho continua sendo uma só.
Segundo a OpenAI, entre seus pesquisadores, mais da metade das tarefas bem-sucedidas de 4 a 8 horas teve intervenção humana nos últimos seis meses. Essas horas são uma estimativa do trabalho que uma pessoa levaria, não tempo de IA rodando sozinha.
Antes de prometer prazo pro cliente com Codex, eu faria uma pergunta ao time: quem vai estar disponível quando ele precisar de ajuda? Se a resposta for alguém com a agenda lotada, eu mexeria no prazo. Supervisão também ocupa calendário.
https://openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai/
| 2 | Eu não chamaria digitação economizada de tempo ganho antes de conferir a conta. A Abridge transforma conversas médicas em registros e ampliou o acesso na WashU Medicine e BJC Health. Mas uma nota pronta ainda precisa ser revisada.
Se fosse no meu time, eu escolheria uma tarefa nesta semana e mediria o tempo inteiro: produzir, conferir e corrigir. Se a IA poupa cinco minutos e devolve seis de revisão, a conta ficou pior.
Escrevi sobre a Abridge e essa decisão aqui: https://www.gustavocaetano.com/blog/abridge-ia-documentacao-clinica?utm_source=telegram&utm_medium=channel&utm_campaign=blog_abridge_20260907 #PenseSimples | 65 |
| 3 | Eu acho meio cruel sair de uma reunião com mais um texto pra ler. A IA fez a ata. Ótimo. O documento que o time precisa pra começar continua em branco.
O Keen Bean me chamou atenção porque propõe rascunhar esse documento durante a conversa, no Mac. Ainda precisa de revisão. Eu usaria numa reunião sem assunto sensível, com todos avisados, e contaria os minutos até ter algo que o time consiga usar, incluindo o tempo pra corrigir o rascunho.
Se revisar der tanto trabalho quanto escrever do zero, eu dispenso a assinatura. Ata bonita já tem bastante.
https://keenbean.app/ | 205 |
| 4 | Eu desconfio de toda automação que ganha um relógio antes de ganhar um freio. Um agente rodando sozinho a cada hora pode economizar trabalho. Também pode produzir retrabalho e custo com pontualidade britânica.
Eu usaria o Moadim para agendar rotinas de IA na própria máquina, isolar cada execução e encerrar as que travam. Mas só depois de escrever três coisas numa frase: o que é “pronto”, qual é o limite e quem recebe o alerta quando sair do combinado.
Agendar é a parte fácil. Difícil é impedir que o erro vire hábito. Qual rotina sua já tem horário, mas ainda não tem freio?
https://moadim.io/ | 277 |
| 5 | Eu tenho uma implicância com orçamento aprovado para uma coisa que ninguém mediu. Agora tem empresa querendo "aparecer na IA" sem saber se já aparece quando alguém pergunta o que comprar.
O Citemark faz um teste simples: você coloca o nome do negócio, explica o que ele faz e escreve uma pergunta real de compra. Eu faria isso com dez perguntas que antecedem uma decisão e guardaria o resultado de hoje. Daqui a um mês, repetiria as mesmas dez.
Uma resposta bonita é curiosidade. Uma linha de base repetida já ajuda a decidir onde gastar. Você mede isso hoje ou está aprovando verba no escuro?
https://getcitemark.com/checker | 340 |
| 6 | Eu não colocaria uso de IA no mesmo quadrante de resultado. O artigo novo da OpenAI mostra a Basis usando Codex para reduzir o onboarding declarado de duas horas para 30 minutos, enquanto Clay e Exa levam agentes a processos reais. Mesmo assim, uma empresa pode gerar oito vezes mais texto e também oito vezes mais retrabalho. O que importa é se o workflow realmente fecha.
Se fosse no meu time, eu escolheria um processo que se repete toda semana e mediria três coisas: qual desfecho encerra o trabalho, que evidência permite conferi-lo e se o agente consegue repetir o resultado sem depender de quem montou a demonstração.
Escrevi sobre os casos de Basis, Clay e Exa e o teste DER aqui: https://www.gustavocaetano.com/blog/agentes-ia-workflow-resultado-negocio?utm_source=telegram&utm_medium=channel&utm_campaign=blog_agentes_workflow_20260904&utm_content=telegram_blog_divulgacao #PenseSimples | 311 |
| 7 | Eu desconfio de ranking em que você pode pagar para parecer desejado. O OutFund me chamou atenção porque deixa o próprio fundador colocar dinheiro no projeto para subir na lista. É crowdfunding com um espelho meio generoso.
Eu faria uma conta simples no OutFund antes de chamar aquilo de validação: dinheiro de terceiros de um lado, dinheiro do próprio bolso do outro. Só o primeiro diz algo sobre demanda. A pergunta que eu guardaria é: quantas pessoas pagaram, não apenas quanto entrou?
Ranking compra visibilidade. Pagamento de terceiros comprova interesse.
https://outfund.me/about/ | 351 |
| 8 | Eu não avaliaria um agente de IA apenas pelo que ele responde. Quando ele lê arquivos, chama ferramentas e altera sistemas, uma resposta errada pode virar incidente. A HiddenLayer acaba de captar US$ 100 milhões para proteger exatamente essa passagem da resposta para a ação.
Se fosse no meu time, eu faria um teste simples: consigo descobrir tudo a que o agente tem acesso, bloquear uma ação proibida e reconstruir o caminho depois da tentativa? Se uma dessas respostas for não, eu não ampliaria a autonomia ainda.
Expliquei os sinais reais, o hype e o teste dos três I aqui: https://www.gustavocaetano.com/blog/hiddenlayer-seguranca-agentes-ia?utm_source=telegram&utm_medium=channel&utm_campaign=blog_hiddenlayer_20260903&utm_content=telegram_blog_divulgacao #PenseSimples | 306 |
| 9 | Eu tenho uma implicância com agente de IA que ganha acesso de adulto e supervisão de estagiário. Normalmente a conversa começa no ganho de velocidade e termina, tarde demais, no backup.
Eu usaria o I Have Been Clawed antes de liberar um agente novo. O índice juntou casos documentados de agentes que apagaram dados, vazaram segredos, gastaram dinheiro e prometeram o que alguém depois precisou cumprir. O risco fica bem menos abstrato ali: escolha um caso parecido com a sua rotina e teste permissão, backup e limite de gasto.
Aprender com o prejuízo dos outros costuma ser a automação mais barata.
https://ihavebeenclawed.com/ | 383 |
| 10 | Eu fiquei pensando numa pergunta simples: como uma IA sabe que acertou? No RLVR, ela tenta uma resposta, recebe uma correção automática e aprende com o resultado. Funciona bem quando existe gabarito, teste de código ou outra prova objetiva.
O risco é premiar o atalho. Uma consulta pode rodar sem erro e ainda devolver o número errado. Se fosse no meu time, eu usaria três perguntas: o resultado é verificável, a prova representa o trabalho real e alguém vigia formas de enganar a régua?
Expliquei o RLVR e o teste dos três V aqui: https://www.gustavocaetano.com/blog/o-que-e-rlvr-na-ia?utm_source=telegram&utm_medium=channel&utm_campaign=blog_rlvr_20260902&utm_content=telegram_blog_divulgacao #PenseSimples | 346 |
| 11 | Eu desconfio quando uma empresa mede adoção de IA pelo volume de uso. É um ótimo jeito de premiar quem gasta token e chamar isso de produtividade.
Segundo o relato oficial da Sierra, foram 75 mil sessões para mais de 600 pessoas e 70% dos PRs passam pelo Pinecone, seu agente de IA. O detalhe bom é que ela mesma admite: sessão é atividade, não resultado. Eu faria o teste do Pinecone em um processo só e cobraria uma mudança de verdade: venda fechou mais rápido, cliente resolveu na primeira resposta ou revisão terminou antes.
Se a IA não muda o desfecho, o gráfico só ficou mais moderno.
https://sierra.ai/blog/ai-pilling-our-company-lessons-learned | 386 |
| 12 | Eu gosto da ideia de colocar a IA no servidor da empresa, mas isso não torna o sistema privado por mágica. Se o modelo ou uma ferramenta continua na nuvem, parte dos dados ainda pode sair pela porta.
Eu faria um piloto de sete dias com documentos sem informação sensível. Mediria três coisas: onde cada dado fica, o custo por tarefa concluída e se a resposta ajuda alguém a decidir. Minha decisão prática: só ampliar depois de desenhar esse caminho inteiro.
Escrevi sobre o AnythingLLM e o teste dos três C: https://www.gustavocaetano.com/blog/anythingllm-ia-privada-open-source?utm_source=telegram&utm_medium=channel&utm_campaign=blog_anythingllm_20260901&utm_content=telegram_blog_divulgacao #PenseSimples | 334 |
| 13 | Eu desconfio de toda ferramenta de IA que promete memória infinita. Empresa também precisa saber esquecer.
O CardGo apareceu com uma ideia mais simples: cartões de contexto que você escolhe antes de conversar com ChatGPT, Claude ou Gemini. Eu faria um cartão curto com tom, produto e restrições públicas. Dados de contrato, pessoas e senhas ficam fora. Testa o mesmo pedido em duas IAs e compara o retrabalho.
Guarda essa pergunta: isso evita repetir ou só espalha contexto? Memória boa não precisa guardar tudo.
https://cardgo.ai/ | 389 |
| 14 | Eu não acho que um restaurante precise de mais um chatbot. Precisa aparecer na busca, receber pedidos diretos e fazer o cliente voltar. Foi isso que me chamou a atenção na Owner.com, agora avaliada em US$ 2,3 bilhões.
Se eu fosse testar uma IA assim, não mediria emails escritos ou cliques. Compararia margem por pedido, recorrência e custo total por oito semanas. Minha decisão prática: só automatizar o que deixa prova no caixa.
O caso mostra por que IA vertical pode valer mais que conversa bonita: https://www.gustavocaetano.com/blog/owner-ai-restaurantes-negocios-locais?utm_source=telegram&utm_medium=channel&utm_campaign=blog_owner_ai_20260831&utm_content=telegram_blog_divulgacao #PenseSimples | 349 |
| 15 | Eu confesso que aquisição de empresa de IA me interessa menos pelo cheque e mais pelo que pode parar de funcionar depois. A OpenAI anunciou que pretende tirar seus modelos do Cursor após a compra pela SpaceX. O contrato deu prazo. Não deu imunidade pra quem montou uma rotina crítica ali.
Eu faria uma pergunta meio chata pro time: se essa ferramenta mudar de dono amanhã, qual trabalho para? Escolheria uma rotina importante, exportaria o que precisa e testaria uma alternativa enquanto está tudo funcionando.
Plano B ensaiado é bem mais barato que migração feita no susto.
https://openai.com/index/our-decision-on-cursor-following-its-acquisition-by-spacex/ | 432 |
| 16 | Eu tenho uma regra meio antipática: se alguém entrega algo feito com IA e não consegue explicar a decisão, a entrega não está pronta. “O Claude fez” é só uma versão elegante de “não sei o que mandei pro cliente”.
Isso vale para uma proposta comercial, um relatório ou uma mudança no produto. Eu faria um teste simples com qualquer coisa produzida no Claude: pediria ao autor para defender uma escolha e apontar onde aquilo pode quebrar. Se não conseguir, volta pro rascunho.
Claude pode acelerar o trabalho. Não pode virar álibi. A assinatura continua sendo de gente.
https://www.manager.dev/newsletter/the-i-don-t-know-claude-wrote-this-pandemic | 473 |
| 17 | Eu tenho uma implicância com empresa que paga o modelo mais caro pra tudo. É como mandar o diretor buscar café porque ele é o melhor profissional da sala.
O Experiential me chamou atenção porque coloca os modelos atrás de uma porta só e permite limitar quem usa o quê e quanto pode gastar. Se fosse no meu time, eu faria assim: pegaria uma rotina repetitiva, colocaria um teto pequeno e compararia custo, tempo e correção humana contra o modelo caro.
Se o resultado empatar, o modelo menor fica com o trabalho chato. Inteligência boa também é saber onde não gastar inteligência cara.
https://github.com/experientiallabs/experiential | 465 |
| 18 | Eu acho mais interessante uma frase do anúncio do que a compra da DuckLabs pela AWS: o código do DuckDB continua MIT e a propriedade intelectual segue com uma fundação independente.
Promessa de comprador é bonita. Licença, governança e plano de saída são o que salvam seu produto numa segunda-feira ruim. Se minha empresa dependesse de um projeto open source, eu faria uma visita hoje à DuckDB Foundation e responderia: quem controla o código, consigo manter um fork e quanto custa trocar?
Open source não elimina dependência. Só dá uma porta de saída, se você souber onde ela está.
https://ducklabs.com/news/2026/08/26/ducklabs-to-join-aws | 514 |
| 19 | Eu fiquei pensando no que vale mais na corrida da IA: encontrar energia nova ou usar melhor a que já existe. A Emerald AI levantou US$ 150 milhões para fazer data centers reduzirem consumo quando a rede aperta, sem parar o trabalho crítico.
O teste mais forte cortou 25% da potência por três horas. É sinal real, mas não prova os 100 GW que a empresa estima tornar disponíveis. Minha decisão prática seria cobrar três provas antes de comprar a promessa: carga deslocada, resultado preservado e economia dividida em contrato.
Se funcionar em contrato, energia flexível reduz fila de conexão e custo de pico: https://www.gustavocaetano.com/blog/emerald-ai-energia-flexivel-data-centers?utm_source=telegram&utm_medium=channel&utm_campaign=blog_emerald_ai_20260827&utm_content=telegram_blog_divulgacao #PenseSimples | 423 |
| 20 | Eu fiquei com uma dúvida meio incômoda: se a IA tira a vaga de entrada, de onde vai sair o próximo sênior?
O novo recorte do Stanford Digital Economy Lab encontrou um buraco de 19% no emprego de jovens de 22 a 25 anos nas funções mais expostas à IA. Não é um apocalipse geral de empregos. É uma porta de entrada ficando mais estreita.
Antes de congelar vaga júnior, eu faria uma coisa: abriria o Stanford Canaries Dashboard e separaria o trabalho que a IA faz sozinha daquele em que ela ajuda alguém a aprender mais rápido. Automatizar tarefa chata faz sentido. Automatizar o começo da carreira inteira é economizar folha e parcelar a falta de gente boa no futuro.
https://digitaleconomy.stanford.edu/project/indicators/canaries-dashboard/ | 465 |
